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题名基于小波网络的砂轮状态监测方法
被引量：3
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作者
刘贵杰
巩亚东
王宛山
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机构
山东轻工业学院机电工程系
东北大学机械工程及自动化学院
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出处
《金刚石与磨料磨具工程》
CAS
2003年第3期21-24,共4页
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基金
教育部科学技术研究重点资助项目 (2 0 0 0 32 )
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文摘
提出了一种基于小波神经网络和模糊控制的砂轮状态在线监测方法 ,该方法通过提取磨削加工过程中有关砂轮状态的声发射信号和功率信号 ,利用小波神经网络 ,实现砂轮状态的在线智能化监测 ;针对多输入输出带来的网络规模增大、收敛速度缓慢等问题 ,提出采用尺度参数的自适应调整法及平移参数的寻优搜索法 ,寻找最优小波基元 ,同时采用模糊自适应BP算法对训练速率系数 η和惯性系数α进行在线调整 ,从而简化了小波网络 ,减少了学习次数 ,加快了网络的收敛速度 。
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关键词
砂轮
状态监测
小波网络
参数寻优搜索
模糊自适应BP算法
磨削加工
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Keywords
grinding wheel state
monitoring
wavelet network
optimizing parameter searching
fuzzy adapting BP algorithm
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分类号
TG743
[金属学及工艺—刀具与模具]
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